Hogyan az ajánlásokat a zenei szolgáltatás Yandex
Egyre többen használják strimingovymi szolgáltatásokat, inkább hozzáférést millió zeneszám havidíjért vásárlás diszkográfia, album és egyes pályákon. De kevés lehetősége van arra, hogy játsszon szinte minden dalt, a felhasználók szükség egy asszisztens, amely hallani valami új, és válassza ki számokat a felhasználói ízeket. Szó szerint minden streaming zenei szolgáltatás kínál a felhasználók különféle eszközöket kell ezt csinálni: rádióállomások műfaj, hangulat, gondozott lejátszási listákat, és ami a legfontosabb - személyre szabott ajánlásokat.
Mielőtt bármi tanácsot ad az ember, akkor tisztázni kell, ízlése, preferenciái. Ismerje meg őket Disko lehet több forrásból. Először megkeresi - tudnak mesélni a jelenlegi érdekeit. Másodszor, ez az adat a kriptából technológia: nem, hozzávetőleges kora és foglalkozása. Lehetővé teszik, hogy nem javasolja a személy, aki nyilván nem tetszik. Például a 15 éves lány, aki érdeklődik a vízi aerobic, nem javasoljuk, hogy a zene a műfaj sanzon. Végül ezt az információt a szolgáltatást, amelyhez meg ajánlásokat. Például, hogy tárolja az információt, amit áruk keresett embereket, és a zene és a rádió - amely nyomon követi hallgatta. Természetesen minden adat anonimizált.
Jelzéseket a felhasználó beállításait lehet pozitív vagy negatív. Például Yandeks.Radio Yandeks.Muzyka és készítmények, amelyek nem voltak a kedvére, akkor lehetséges, hogy az átlépés jel vagy fokozat a „nem tetszik”. Ez egy negatív jel - azt mondja, hogy a jövőben ezt a fajta zenét egy személy figyelmét fel kell hívni, hogy ne. Továbbá, a jelek különbözhetnek tömeg. És értékelése „szeretem”, és az a tény, hogy hallgat a pálya elejétől a végéig egy pozitív jel, de először nem lesz nagyobb súlyt.
A második megközelítés alapja tájékoztatás a kapcsolat az emberek között. Due kripta ismert neme, hozzávetőleges életkor és feltételezhető megszállása minden felhasználó számára. Kiderült, hogy az emberek, akik ezeket azonos jellemzőkkel gyakran érdeklődnek a ugyanazokat a lehetőségeket. Még ha egy személy használja a szolgáltatást először, és nem volt ideje, hogy semmit, hallani, vagy vásárlás, akkor ellenőrizze, hogy nézni, hallgatni, vagy vásárolják meg az emberek hasonló tulajdonságokkal - és felajánlja neki ugyanazokat a lehetőségeket.
Mindegyik megközelítésnek vannak előnyei. Az első megközelítés lehetővé teszi számunkra, hogy tanácsot adjon az ember a ritka tárgyak, amelyek nagyon kevés embert érdekel - például egy kevéssé ismert zenei csoport. A második megközelítés lehetővé teszi, hogy ajánlásokat tesz az emberek, akik a szolgáltatást az első alkalommal, és nem volt ideje, hogy minden olyan intézkedés. A harmadik megközelítés lehetővé teszi, hogy megtalálja a nem triviális minták: például előfordulhat, hogy az emberek, akik érdeklődnek egy felfújható medence, fitness nyomozó, kávézó gyakrabban, mint mások.
Ez a három megközelítés alapja az összes ajánlás modellek, amelyek használják a meghajtók. Ezek a modellek, több száz, és minden munkát a különböző módon: az egyik teszi ajánlások a zenei műfaj, a második - tekintettel márkájú termékek, és így tovább. Mindegyik modell a bemenet egy sor paramétert, és kiadja az ajánlások listája.
Minden ajánlások a különböző modellek a gépi tanulási módszer kezeli Matriksnet. Feladata - kombinációját hozza létre az ajánlások, amelyek tökéletesen illeszkednek a felhasználó érdekeit abban a pillanatban.
E probléma megoldása, Matriksnet figyelembe veszi számos tényező. Például a különböző tényezők - az emberek, akik lejátszási listákat egymás mellett pályák különböző műfajok és művészek kell tanácsot a különböző zenei, mint azok, akik megszokták, hogy tartalmazza az album, és hallgassa meg az elejétől a végéig. Vagy egy tényező a népszerűség - egyesek, hogy zenét hallgatni, ami gyakran fittyet hányva a rádió, és aki szereti a ritka számokat, amelyekről ismert, csak szűk körben a zene szerelmeseinek.
Az eredmény Matriksneta - végső ajánlások listája. A felhasználó látja a szolgáltatást - például a honlapon vagy Yandex.Music alatt „Kiemelt elemek” a Yandex.market.